机器学习 模型评估课后题
1.结合对性能度量部分的阅读，简述错误率、精度、查准率与查全率的含义。答：错误率(Error Rate)：是分类错误的样本数占样本总数的比例。精度(Accuracy)：是分类正确的样本数占样本总数的比例。对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positi...
机器学习--模型评估、过拟合和欠拟合、模型验证
对于机器学习来讲，我们更关心是在新数据中模型对其的预测情况是否正确（对新数据是否有泛化能力）；本节讲的是，对于一个算法如果只是在这个数据中训练的比较好的话，不代表在新的数据上效果比较好，所以将会介绍怎么样去 衡量模型的好坏值得注意的是，本节是 给定了数据与超参数并且已经训练好了模型&#...
机器学习测试笔记（27）——模型评估和优化（下）
4.3 ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic curve）ROC曲线为接受者操作特性曲线是指在特定刺激条件下，以被试在不同判断标准下所得的假阳率为横坐标，真阳率为纵坐标，画得的各点的连线。AUC（Area Underthe Curve）为ROC下面的面积。...
机器学习测试笔记（27）——模型评估和优化
1 Sklearn 交叉验证1.1原理图将数据分为n份，一份作为测试数据，其他n-1份作为训练数据。1.2 最基本交叉验证 #交叉验证法 from sklearn import svm from sklearn.model_selection import cross_val_score def S...
机器学习评估指标的十个常见面试问题
评估指标是用于评估机器学习模型性能的定量指标。它们提供了一种系统和客观的方法来比较不同的模型并衡量它们在解决特定问题方面的成功程度。通过比较不同模型的结果并评估其性能可以对使用哪些模型、如何改进现有模型以及如何优化给定任务的性能做出正确的决定，所以评估指标在机器学习模型的开发和部署中发挥着至关重要的...
机器学习之模型评估和选择
@TOC一、模型评估的一些基本术语经验误差指学习器在训练集上的误差泛化误差指学习器在新样本上的误差泛化能力学习的模型适应新样本的能力，即在预测新样本时的效果好坏过拟合模型训练过度，把训练样本自身的一些特点当成所有潜在样本的一般性质，导致泛化能力下降欠拟合模型对于训练样本的一般性质尚未学好，即学的还不...
【机器学习】模型的训练和评估（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习一、K折交叉验证 有的时候我们将数据分为训练集和测试集，但是可能不太科学，会有很大的偶然性在里面，如果划分不同可能存在不同的结果，所以为.....
机器学习：聚类算法与无监督学习、模型评估标准
一、✌ 聚类算法1.1 ✌ 无监督学习与聚类算法聚类分类区别不经过学习，将样本数据分为多个簇将样本数据导入已经学习过的模型进行学习，有标签可以进行参考具体算法DBSCAN、KMeans、层次聚类等逻辑回归、随机森林、决策树、贝叶斯等算法评估一般来说，聚类结果是不确定的,只是根据特征进行分类，没有进行...
机器学习结果指标评估
第一种：ROC（Receiver Operating Characteristic）目的：（1）分类结果往往不是0和1 而是0-1之间的连续变量 为此需要设定一个阈值线进行分类（2）accuracy评价方式已经满足不了。也即是引入：类不平衡问题，链接其主要分...
机器学习中分类任务的常用评估指标和python代码实现
假设您的任务是训练ML模型，以将数据点分类为一定数量的预定义类。一旦完成分类模型的构建，下一个任务就是评估其性能。有许多指标可以帮助您根据用例进行操作。在此文章中，我们将尝试回答诸如何时使用？它是什么？以及如何实施？混淆矩阵混淆矩阵定义为（类x类）大小的矩阵，因此对于二进...
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